吴恒亮，张巍巍

（山东工商学院 管理科学与工程学院，山东 烟台264005）

一、引 言

《第33次中国互联网络发展状况统计报告》显示，2013年使用手机进行网购的消费者已达1．44亿，年增长率为160．2%［1］，说明手机网购已成为传统网络购物方式的重要补充。调查还显示，消费者网购时使用手机等移动终端查询商品的消费者占58．2%，而手机网购消费者仅占网络购物总量的47．8%［1］，很多消费者在支付环节仍在使用传统的线下或线上支付方式，还未尝试使用移动支付业务。从电子商务的发展历程来看，网上支付能否被广大网民所接受是影响电子商务快速发展最关键的一环，移动商务的推广和发展也如此。如果移动支付环节没有解决，也就无法实现真正意义上的移动商务。

目前，中国移动支付服务商主要分为三类：一是以移动运营商为主导，如中国移动与银行合作，推出手机支付客户端、手机钱包等移动支付业务；二是以银行等金融机构为主导，目前各大银行都已陆续推出了手机银行客户端；三是以第三方移动支付运营商为主导，移动支付平台包括支付宝、财付通、微信支付等。截止2013年7月，央行已累计发放250个第三方支付牌照［2］。随着4G网络的到来，毫无疑问，移动支付的应用前景将变得更加广阔。因此，如何将使用PC网上支付的消费者转移到移动商务环境中，是摆在移动支付服务商面前的一个新的难题和工作重点。

众所周知，消费者能否接受一个新产品或新服务，关键在于消费者对产品或服务提供商诚信的感知。本研究的目的是探索消费者对移动支付服务商的信任究竟包括哪些层面（即信任维度），以及不同层面的信任对消费者总体信任的影响程度，从而为移动支付服务商制定发展策略、提高消费者信任度提供决策参考。

二、文献回顾

（一）信任的概念

自从Simmel首次阐述了“信赖”的概念以及在社会生活中的重要性以来，信任一词就成为各个研究领域和学科讨论的热点话题。但迄今为止，关于信任的定义尚未得到统一，不同的研究领域给出了不同的信任定义，同一领域从不同的研究视角提出的定义也有所不同。在电子商务和移动商务领域，更多的学者赞同Mayer et al提出的信任定义，即一方不管自己是否有能力去监控或控制另一方，但出于对另一方会履行对其来说很重要的特定行为的期望，而接受使自己处于弱势或利益受损的意愿［3］。本文也将采用此定义。

（二）信任维度划分

以往研究表明，大多数学者认为信任是一个多维变量，但对其维度划分并没有统一的认识，其划分方式可谓五花八门，总的来说可分为单维度信任、二维度信任、三维度信任及多维度信任。二维度信任中比较有代表性的有：Luhmann提出的人际信任和体制信任［4］116－187；George et al和 McAllister et al等国内外学者广泛采用的认知型信任和情感型信任等等［5－6］。采用三维度信任的研究相对较多，但也不统一，比较著名的是由Mayer等人提出的基于能力信任、正直信任和善意信任的三维度信任结构［3］，他们从被信任者角度对信任维度进行划分，已被广泛应用到传统行业及电子商务领域的研究中，并在很多实证中得到了支持［7－9］。当然，也有与 Mayer存在不同观点的研究，如Morgan和Hunt在研究组织间信任问题时发现，正直信任与善意信任在实际操作中难以区分，认为只是概念上存在一些差别［10］；Das和Teng将战略联盟信任划分为能力信任和信誉信任两个维度，其中，信誉信任（goodwill trust）是指联盟企业为维持伙伴关系所具有的善意、责任、正直和可靠性等信任要素［11］，基本等同于正直和善意信任的总和；国内学者袁登华等在开发企业品牌信任维度量表时，也没能将正直和善意信任区分开，有关正直信任的测量指标被并入能力和善意信任维度中［12］。其它的三维度划分还有很多，如Tan和Sutherland的人际信任、信任倾向和制度信任［13］；Lewicki和Bunker的计算型信任、认同型信任和知识型信任等［14］；马书刚等的购前信任、购中 信 任 和 购 后 信 任 等 等［15］。McKnight et al和Gefen et al在 Mayer三维度基础上增加了第四个维度［16－17］，即“可预测性（Predictability ）”，构成了四维度信任。多维度划分中比较有代表性的还有McKnight et al提出的基于信念、意图、信任倾向、信任行为以及组织信任的五维度信任［18］，Kim et al的技术信任、制度信任、信息信任、产品信任、交易信任和行为信任等六维度信任等等［19］。

以上研究表明，学者们对信任维度的划分不尽相同。究其原因，一是与他们研究信任的角度有关。有的学者站在信任者角度，有的站在被信任者角度，有的从信任的发展阶段来研究，有的根据影响信任的因素来划分等等。二是与被研究对象所处的环境有关。我们可以肯定的是，不同环境下消费者对信任的感知是不同的，即使相同环境下，由于被信任对象（如产品、服务等）不同，消费者的信任行为也有可能存在很大差别。因此，消费者面对移动商务环境，针对移动支付这个具体的产品和服务，其对服务商的信任维度划分很有可能有别于传统行业和电子商务领域，这也是笔者提出该研究问题的初衷。

（三）移动商务信任相关研究

目前，国内外关于移动商务的信任研究并非很多，大多侧重于消费者对移动商务信任的影响因素及采纳意愿等方面的研究，而且往往将消费者对移动服务商的信任笼统地看作一个单维变量，如Lee研究了交互性对顾客信任和交易意愿的影响，将电子商务环境下的信任研究引入移动商务环境中［20］；Siau等构建了移动商务环境下的消费者信任模型，包括移动商家和移动技术两个维度，并实证研究了影响移动商家和移动技术信任的主要因素［21］；国内学者闵庆飞等将信任划分为技术信任、移动商务供应商信任和制度信任，并指出移动商务供应商信任包含能力、诚实和善意等三个因素，研究证明移动商务供应商信任对消费者采纳意愿有积极的影响［22］，但没有对供应商信任的三个维度做进一步研究；鲁耀斌等在研究移动服务消费者采纳行为时，将感知信任分为信任倾向、制度信任及对服务商的信任，并证明三个维度中只有对服务商的信任对消费者感知的信任有显著影响［23］，文中也提及对服务商的信任包括能力、正直和善意，但也未对其进行细分和实证研究。此外，文献检索还发现，关于信任维度的研究多集中于传统行业和电子商务领域［9，12］，移动商务环境下的信任维度研究文献比较少见，关于感知风险、感知价值等维度的研究相对较多［24－25］，未见针对移动支付服务供应商信任维度的专门研究。

显然，如果笼统地将信任当作单一变量进行研究，我们将无法区分消费者在使用移动支付过程中出现了哪些方面或哪种类型的信任问题，也就无法有针对性地研究对策，以提高消费者对移动支付服务商的信任水平。基于此，本研究提出了消费者对移动支付服务商的信任维度研究。笔者认为，以前学者们所提出的技术、产品、制度、倾向等信任维度，应作为消费者移动支付信任的影响因素来研究。同时，考虑到本研究是站在被信任者角度，因此，比较适合选用Mayer等人的能力、正直和善意三维度信任结构。笔者试图通过实证分析，验证其在移动支付环境下的适用性，开发出移动商务环境下针对移动支付服务商的信任维度量表，为后续深入研究此环境下消费者的信任前因及后果奠定基础。

三、研究方法

（一）问卷设计及预调查

问卷设计采用文献调查、焦点小组座谈以及专家意见相结合的方法，题项大多数取自相关文献［7，16－17，19］，并针对移动商务环境进行适当调整，形成初始量表。然后，根据初始量表编写了预问卷调查表。问卷题项均采用李克特7级量表，分值1～7代表从强烈不同意到强烈同意，并告知受访者所有问题无对错之分，要求按照其真实感受对移动支付服务商进行评价。随机选取了80名在校大学生和教师做预调查，回收有效问卷63份。最后，在认真听取反馈意见基础上，对问卷表进行了修改和完善，删除了几个题意不清、难以理解的问题，对预调查数据的初步分析也显示需要对这些题项进行调整，问卷最终题项参见表1。

表1 问卷题项及来源

（二）数据收集

预调查后形成正式问卷调查表，利用问卷网平台（http：／／www．wenjuan．com）在线收集问卷。考虑到使用手机上网和移动支付的群体多数是年轻人，问卷发放主要面向在校本科生、研究生、年轻教师以及近几年毕业的大学生，受访者主要分布在山东、上海、西安、北京等地区，共收到480份问卷，剔除答案一致、存在矛盾以及没有使用过手机上网的受访者问卷，得到有效问卷425份，有效率为88．5%。其中，男性占 27．8%，女性占 72．2%，81．6%的受访者年龄处在20岁至30岁之间，使用过移动支付的占73．2%，没有使用过移动支付的占26．8%。样本描述数据参见表2。

表2 样本描述数据（N＝425）

四、数据分析

（一）因子分析

参考吴明隆的因子分析方法［26］，笔者使用SPSS 18．0对样本数据进行了探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA），主要分两步完成。第一步，计算样本的KMO值，并进行Bartlett的球型检验，判断样本是否适合进行因子分析。当KMO值越大（越接近1）时，表示量表题项间的关系越佳，越适合做因子分析。通过对剩余11个题项的样本数进行测算，KMO为0．907，大于0．9，Bartlett的球型检验卡方值为3 257．569（自由度为55），达到0．05的显著水平，表明样本数据适合做因子分析；第二步，采用主成分因子分析方法，以Kaiser特征值大于1作为判别基准对样本数据进行萃取，使用最大方差法（Varimax）对因子负荷矩阵进行转轴，最终萃取出三个共同因子，各题项在对应因子上的负荷值均超过了0．5，累计解释了76．085%的方差，说明三个因子基本涵盖了消费者对移动支付服务商的信任要素，萃取的三个因子是适切的，本文将其分别命名为能力信任、正直信任和善意信任。各题项因子负荷值如表3所示。

表3 转轴后的因子矩阵

（二）信度分析

为进一步验证量表数据的可靠性和有效性，利用SPSS对样本数据进行信度检验。Gefen等人提出，信度分析主要参考Cronbach’sα系数和校正的项总计相关性（Corrected Item－Total Correlation，CITC）和项已删除的 Cronbach＇sα值等指标［8，17，24］［26］266－288。大多数学者认为，如果 α系数大于0．5，CITC大于0．4，说明量表信度较好。通过SPSS可靠性分析发现，本研究中的题项CT4，在删除之前能力维度分量表的α系数为0．902，而CT4的“项已删除的 Cronbach＇sα值”为0．917，说明删除该题项后会造成分量表的α系数显著提高，所以应将该题项删除。表4显示，删除CT4后CT1、CT2和CT3的“项已删除的Cronbach＇sα值”均未超过分量表的α系数（删除后变为0．917），其它两个因子也未发现此类问题。最终结果显示，各因子α系数均大于0．8，CITC值介于0．606和0．874之间，均大于0．4，说明量表剩余10个题项的内部一致性较好，信度较佳。

表4 信度及一阶验证性因子分析结果

（三）效度分析

笔者采用AMOS18．0对量表建构效度进行分析，包括收敛效度和区别效度。表4中一阶验证性因子分析结果显示，量表中各因子的标准因子负荷值均大于0．75，且均达到0．001的显著水平，三个信任维度因子的平均提取方差值（Average Variance Extracted，AVE ）分别为0．787、0．674和0．625，均大于0．5的标准，表明量表的收敛效度较好。各因子的组合信度（Composite Reliability，CR）均大于0．85，表明模型的内部一致性较好，量表具有较好的信度。

根据 Kim 等人的观点［9，19－20，24］，区别效度通过各因子的AVE值与因子间的相关系数相比较来验证，若每个因子AVE的平方根都比相应因子的相关系数大，则认为因子间具有较好的区别效度。区别效度验证结果如表5所示，表中对角线数值代表各因子AVE值的平方根，结果显示量表区别效度良好。

表5 一阶因子分析区别效度检验表

表6中一阶验证性因子分析模型的整体拟合指标显示，卡方自由度比为1．841，渐进残差均方和平方根（RMSEA）小于0．08，其它拟合度指标如基准化适合度指标（NFI）、比较适合度指标（CFI）、良适性适配指标（GFI）、增量适合度指标（IFI）均达到拟合标准，表明模型拟合度较好。

此外，表5还显示，能力、正直和善意三个变量之间具有较高的相关度，相关系数分别为0．760、0．622和0．760，且均达到0．001的显著性概率水平。根据吴明隆观点，三个因子间可能存在一个更高阶的共同因子，命名为“总体信任”［27］216－225。表6显示二阶模型拟合指标均在合理范围之内，卡方自由度比为1．658，RMSEA为0．039，3个潜变量和10个测量题项的测量误差值均无负值出现，且显著水平均达到0．001，其变异量标准误估计值都很小（介于0．014至0．023之间），表明模型没有界定错误问题，二阶因子分析模型基本适配度良好。总体信任的三个维度二阶因子负荷值分别为：能力信任（0．707），正直信任（0．913），善意信任（0．856），均大于0．5，且显著性概率P小于0．001，平均方差提取量为0．689，表明测量模型的建构效度水平较理想。

表6 一阶和二阶验证性因子分析模型拟合结果

五、结 论

如上所述，信任问题因研究视角、研究对象及所处环境的不同，其维度划分不尽相同。本文以移动商务环境下移动支付信任问题作为研究对象，探讨并验证了消费者对移动支付服务商信任维度的构建问题。通过文献回顾、量表开发、问卷收集与分析，研究结果表明移动商务环境下消费者对移动支付服务商的信任主要包括能力信任、正直信任和善意信任等3个维度，支持了Mayer等人的研究结论。二阶验证性因子分析模型表明，消费者在决定是否使用移动支付以及选择移动支付服务商时，除了对服务商的能力表现表示关注外，更加重视其能否遵守服务承诺等正直层面以及能否保护好消费者利益等善意层面的诚信建设问题，研究结论对移动支付服务商制定营销策略、推广自己的移动支付平台具有重要的理论指导意义。

本文的贡献在于开发了一个移动商务环境下针对移动支付服务商的信任量表，为今后进一步研究消费者对移动支付信任的影响因素及消费者采纳行为奠定了基础。当然，本研究仍存在一些局限性。首先，研究仅从被信任者角度对消费者信任问题建立模型并进行检验，忽略了消费者作为信任主体的特征因素，而且未对不同类型的移动支付服务商进行对比研究；其次，有关研究表明，信任是一个动态发展的过程，初始信任和持续信任的影响因素存在差别［8］，估计其信任维度划分也有所不同，本样本中既有从未使用过移动支付的消费者，也有偶尔和经常使用移动支付的消费者，文中并未加以区分和比较。今后将分别对处于两个不同信任发展阶段的消费者群体开展相关研究，包括不同信任维度的前因分析、不同信任维度间的相互作用以及对消费者采纳行为的影响等研究。

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